在熊猫中创建公司周数和年份

Question

假设我们有以下 df

import pandas as pd

data = {'Dates' : ['2018-10-15', '2018-02-01', '2018-04-01']}

data['Dates'] = pd.to_datetime(data.Dates)

print(df)

    Dates

0   2018-10-15

1   2018-02-01

2   2018-04-01

在我现在的公司，我们有一个财务周结构，我通常使用 excel 来计算，我想用 Python 来做这个

我使用 DateTime 模块来解决我的条件，如下所示

如果月份是>= 4（四月），则周数为 1（所以我取 ISO 周数并减去 13）

如果月份是< 4我加39。

我对 YEAR 使用相同的逻辑 if >= 4 then year + 1 else YEAR

我想我可以使用一个简单的 for 循环，我可以在我的数据帧上使用它

for x in data.Dates:

    if x.dt.month >= 4:

       df['Week'] = x.dt.week - 13

    else:

        df['Week'] = x.dt.week + 39

和一年

for x in data.Dates:

    if x.dt.month >= 4:

       df['Year'] = FY & x.dt.year + 1

    else:

         df['Year'] = FY & x.dt.year

但是，>= 4两者都会引发公式错误。

File "<ipython-input-38-eadb99fdd9db>", line 4

    df.Dates.dt.month > 4:

                          ^

SyntaxError: invalid syntax

但是，如果我这样做

data['Week'] = data.Dates.dt.week

这给出了所有的周数，我在这里是否遗漏了一些基本的或必不可少的东西？

我希望这是清晰简洁的，任何建议（甚至如何提出更好的问题）都值得赞赏。

Answer 1

不要使用显式循环Pandas 擅长矢量化操作。不需要for循环。例如，您可以使用numpy.where有条件地创建一个系列：import numpy as npdata['Week'] = np.where(data['Dates'].dt.month >= 4, data['Dates'].dt.week - 13,&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; data['Dates'].dt.week + 39)您的代码不起作用的原因是您正在更新每个循环中的整个系列，而不是系列中的元素。换句话说，您正在将元素逻辑应用于一个系列。